机构名称：
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随着社会快速发展的速度，人们的生活变得更加复杂，因此他们没有时间注意自己的食物模式和健康习惯。因此，许多人患有糖尿病，压力和胆固醇等非传染性疾病。因此，该提出的系统基本上考虑了2型糖尿病患者，并且作为主要目的，该系统使用建议的算法为用户提供了三种餐食计划。此外，该系统还提供了患者的日常活动习惯监测系统，该系统的最终输出是作为Android移动应用程序开发的，以将产品介绍给市场，并将其命名为U-Health。用于生成算法过程的进餐计划，已被使用随机森林和k-nearest邻居（KNN）机器学习算法。和食品数据集是为斯里兰卡食品风格创建的，以生成算法和KNN用于对食物数据集的过程进行分类，并使用随机森林来创建餐食计划准备的决定，进餐准备树的准确性为84.33％，与其他饮食准备模型进行比较时，与其他饮食量相比[3]，请诊断三个主要的饮食量[3]，分别供您使用，以备为晚餐的饮食量[3]，相比之下。关于用户健康事实，食品崇拜，食物过敏，营养含量，性别，年龄和用户BMI，BMR计数被用作KNN算法中的K值，用于食品分类过程。关键字：决策树，绝热患者，食物扫描，健康监测系统，K-Nearest邻居算法（KNN）。
使用机器的糖尿病患者的进餐算法
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